کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
533615 | 870138 | 2010 | 11 صفحه PDF | دانلود رایگان |
کلمات کلیدی
1.مقدمه
2. مفهوم اولیه و تعاریف مسئله
3. رویکرد پیشنهادی
3.1 فاز آموزش
3.1.1 پیش پردازش
3.1.2 پیدا کردن الگوهای ویژگی مثبت و منفی
3.1.3ساخت آشکارساز چهره
3.2 مرحله تشخیص
4. تجزیه و تحلیل عملکرد
4.1 استخراج الگوهای ویژگی
4.2 نتایج آزمایشات
4.3 مقایسه عملکرد
5. نتیجه گیری و کارهای آتی
شکل 1. یک تصویر نمونه
شکل 2. تصویر پردازش شده (الف) تصویر ورودی (ب) پس از تعادل هیستوگرام (ج) پس از تشخیص لبه افقی (د) لبه فیلترشده (ر) پس از dilation
شکل 3. آشکارساز لبه افقی سوبل
شکل 4. ساختار عنصر عملگر
شکل 5. یک پایگاه داده آموزشی نمونه
شکل 6. شبکه برای 4 آیتم
شکل 7. الگوهای حداکثر مکرر پیدا شده
شکل 8. یک نمونه از الگوهای حداکثر مکرر
شکل 9. الگوهای حداکثر مکرر استخراج شده از تصاویر لبه
شکل 10. الگوهای حداکثر مکرر استخراج شده از تصاویر غیرلبه
شکل 11. نتیجه ادغام شده
شکل 12. آشکارساز چهره
شکل 13. آستانه گیری
شکل 14. مناطق برچسب گذاری شده در یک پنجره 21 * 21
شکل 15. ردیف های استفاده شده برای شکل دادن یک بردار ویژگی
شکل 16. یک مسئله طبقه بندی دودویی
شکل 17. یک نمونه درخت kd
شکل 18. پیش پردازش
شکل 19. تصاویر نمونه مورد استفاده برای استخراج الگوهای ویژگی
شکل 20. تصاویر نمونه برای آستانه های یادگیری و آموزش SVM
شکل 21. نمونه های تشخیص چهره در مجموعه داده
شکل 22. چهره ها با پس زمینه های درهم ریخته و چهره های با دست کشیده شده
شکل 23. تصاویر بسته
شکل 24. چهره های غریبه در مجموعه داده
شکل 25. یک مثبت کاذب و یک چهره از دست رفته
شکل 26. منحنی ROC برای مجموعه داده CMU-MIT
شکل 27. منحنی ROC برای مجموعه داده BIOID
شکل 28. نرخ تشخیص در برابر خطای نسبی
In this paper, we propose a novel face detection method based on the MAFIA algorithm. Our proposed method consists of two phases, namely, training and detection. In the training phase, we first apply Sobel's edge detection operator, morphological operator, and thresholding to each training image, and transform it into an edge image. Next, we use the MAFIA algorithm to mine the maximal frequent patterns from those edge images and obtain the positive feature pattern. Similarly, we can obtain the negative feature pattern from the complements of edge images. Based on the feature patterns mined, we construct a face detector to prune non-face candidates. In the detection phase, we apply a sliding window to the testing image in different scales. For each sliding window, if the slide window passes the face detector, it is considered as a human face. The proposed method can automatically find the feature patterns that capture most of facial features. By using the feature patterns to construct a face detector, the proposed method is robust to races, illumination, and facial expressions. The experimental results show that the proposed method has outstanding performance in the MIT-CMU dataset and comparable performance in the BioID dataset in terms of false positive and detection rate.
Journal: Pattern Recognition - Volume 43, Issue 3, March 2010, Pages 1039–1049